基于时空域能量可疑度的视频篡改检测与篡改区域定位

针对视频中运动目标从固定背景中移除的情况,提出一种基于能量可疑度计算的视频篡改检测方法,能定位时域和空域上的篡改位置.首先,计算视频各帧能量可疑度,提取时域上的篡改帧序列,再通过帧差法计算可疑运动点图像,提取空域上的可疑运动图像块,根据能量可疑度排除干扰图像块,确定目标移除块,从而实现空域上的篡改定位.实验结果表明,该方法能有效地检测出在固定背景下运动目标是否被移除.     

基于背景重构的运动目标检测算法

针对背景差分算法中的参考帧提取问题,引入动态时间弯折(DTW)算法,给出了一种新的基于块的背景重构方法。该算法根据相邻两帧图像所对应的背景区域灰度变化不大的特点,利用DTW算法从帧中提取出背景区域所对应的块,再确定出背景帧。仿真结果表明,即使是在图像存在几何畸变和部分像素点缺省的情况下该算法仍能准确地重构背景,实现对运动目标的提取。     

航拍视频中基于特征匹配的全局运动估计

根据航拍视频成像特点,得到相邻帧之间全局运动的六参数近似变换模型,任意帧之间的变换模型通过"帧到帧"的方式递归获得。采用角点特征匹配方法提取出有效的匹配点,实验结果表明该方法简单可靠。     

一种基于帧间差分与背景差分的运动目标检测新方法

针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种新的运动目标检测方法.该方法基于帧间差分法检测出帧中的背景像素点后,再确立每个点的高斯模型,最后运用背景差分准确检测出场景中的运动目标.由于该方法提取的背景干净,故能有效克服以往检测算法存在的误检和空洞问题.试验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

基于Canny算子的有效块匹配运动估计算法

为了减少噪声对配准精度的影响,降低误匹配率,提出了一种新的、有效的块匹配运动估计算法.算法利用Canny算子提取当前帧的轮廓,从而得到特征块,并将参考帧进行2值化处理,在新的匹配准则下,对特征块与参考帧进行配准.实验结果表明,匹配精度有明显提高.     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

一种基于角点特征的数字稳像算法研究

针对复杂背景情况，提出一种基于角点特征的车载视频图像序列数字稳像算法．采用改进的Harris算子提取特征点，根据三级匹配策略实现对应点的匹配；建立参考图像与当前图像的映射关系，采用最小二乘解得到图像帧间的全局运动参数；最后利用Kalman滤波平滑运动参数，实现帧间的实时运动补偿，达到稳像目的．实验结果表明该方法去除了高频抖动，较好的保留了摄像机的主动运动，稳像后的视频具有良好的视觉效果．     

智能视频的公交客流量统计算法

为了解决复杂背景及运动状态下城市公交客流量的准确检测、识别与统计问题,提出了运动矢量跟踪方法,研究了公交乘客头部运动特征及客流量统计算法.传统的帧间差分、边缘检测等目标检测算法很难处理紧邻的多目标情况.利用类圆形处理提取类似圆形的目标连通域,对目标特征点进行运动矢量跟踪,实现了上、下公交车人数的准确统计.     

智能视频监控中高效运动目标检测方法研究

针对智能视频监控中的运动目标检测技术,提出了通过帧间差分法重建背景图像,辅以背景差分法分离当前帧图像中的背景点和运动目标点,然后通过滤除非连续运动目标点来减少误识率的方法.采用自适应背景更新方法,使背景每隔一定的时间间隔更新一次,以达到理想的分割效果.     

基于Gabor小波的全局运动估计方法

通过Gabor小波变换(GWT)提取特征点的能量，以能量决定的概率分布来确定特征点的选取，从而在一定程度上消除光照条件变化和帧内噪声的影响，得到更为稳健的特征点．通过去除邻接的特征点，减少了计算量，同时提高了块匹配的精度．实验结果表明，提出全局运动估计方法的算法是稳健可靠的．     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标...     

相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法

提出了一种相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法。根据运动目标对光流结果的影响对特征点进行筛选;利用光流法对相机的全局运动进行估计;根据全局运动估计的结果对粒子滤波的运动方程进行修正,选取颜色直方图作为目标的特征模型,实现对移动目标的跟踪。实验结果表明,在相机运动的状态下,能够准确快速跟踪运动目标,可以达到实时性要求,具有非常好的鲁棒性。     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

一种基于双平面镜的相机标定算法

为了从物体的二维图像得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立已知物点、像点对应的关系模型.提出一种基于双平面镜的相机标定算法,用两个普通平面镜取得物体5个不同角度的二维图像,通过基于颜色信息和基于区域背景差的方法获取目标轮廓,用多边形动态规划算法获取轮廓的特征点以确定各个物体轮廓的对应点,最后根据特征点得到相机内部参数.多边形动态规划算法将时间复杂度从O(n3)降低到O(n2),算法的效率得到提高.     

动态跟踪中背景补偿与目标运动估计

针对目标的观测位置信息中混入了背景运动的问题,提出一种特征点集与稀疏光流场相结合的背景补偿方法.通过Harris算子找出一组特征点,在相邻帧中通过计算每个特征点的局部最优匹配区域得到稀疏点集的光流向量.根据其光流方向概率分布,最终计算出背景的偏移量.通过背景补偿,得到目标的真实偏移量序列,带入Kalman滤波方程,对下一帧中目标的运动状态进行实时估计.实验表明,背景补偿后的预测精度在10个像素之内,每个均值迁移跟踪单元大约需要10ms,提高了跟踪的稳定性,有效减少了迭代次数.新的跟踪器能满足动态实时跟踪的要求.     

基于多分辨率分级分块处理的边缘检测方法

为了有效提取运动目标的特征,在目标检测的基础上,要对其进行边缘检测.由于传统逐点扫描方法运算量大,提出一种基于多分辨率分级分块思想的边缘检测算法.该方法先把图像分为多个子块后根据其四个顶点判断该子块是否包含目标,再对目标子块进行扫描确定目标的边缘.实验结果表明,此方法准确地确定目标的边缘,同时检测速度比传统逐点扫描法有一定程度的提高.     

视频序列中运动目标跟踪新方法

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法.该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标.计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪.实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标.     

基于实时序列图像复杂背景下运动目标的提取

通过对实时序列图像中运动目标的运动规律的分析,提出一种在复杂背景下运动目标的提取方法,详细讨论了这种目标提取方法和原理,给出了具体的实现方法和该方法应用于实际工作的实验结果数据。通过实验证明,该方法对于克服复杂背景的干扰和有效地提取运动目标具有较好的效果。     

一种微小视频变化的移动检测方法

提出了一种用于数字视频监控系统中运动物体检测和报警的优化背景差法。针对该算法本文进行了详细的分析,并设计了算法流程。用此算法重建背景图像以及用图像差分算法计算像素改变比例,能监测慢速、微量变化的运动物体。最后与相邻帧差法进行了实验比对,实验结果表明该方法有明显的优势。优化背景差法实现简单、快速、有效,适用于对重点区域进行微小移动监测的监控系统。